基于度量的可视化符号评估和比较
摘要：可视化符号是用于编写可视化规范的重复模式，从数据转换到可视化映射都有使用。程序化符号使用由语法或领域特定语言（例如ggplot2、dplyr、Vega-Lite）或库（例如Matplotlib、Pandas）定义的符号。语法和库的设计师和潜在用户通常通过检查示例库来评估可视化符号。虽然这些示例集展示了使用和表达能力，但它们的构建和评估通常是临时的，使得不同符号的比较困难。更少见的是，专家通过可视化符号的可用性启发式进行分析，例如认知符号维度框架。这些分析类似于对文本的结构化密切阅读，可以揭示设计的不足之处，但同时也给专家带来了负担，需要同时考虑通常复杂系统的许多方面。为了减轻这些问题，我们引入了一种基于度量的符号可用性评估和比较方法，其中在一套符号中对一个示例库计算度量。虽然适用于任何可视化领域，但我们通过一个研究案例来探索我们的方法的效用，该案例考虑了40个可视化（统计图形）在9个广泛使用的符号中的使用。我们通过与知名绘图库的作者或维护者（n=6）进行访谈收集反馈。我们发现，这种方法是形式化、外部化和扩展可视化符号的评估和比较的一种有前景的方式。
作者：Nicolas Kruchten, Andrew M. McNutt, Michael J. McGuffin
论文ID：2308.16353
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-09-01